图3-14 Item2vec和SVD的可视化效果对比
图3-16 视频观看倾向与发布时间对比
图3-30 Node2vec效果可视化
图3-37 DIEN模型结构
图4-2 不同α系数的衰减速度对比
图4-20 PRAUC与Hit Rate在粗排中的区别
图5-15 不同正则化方式的训练和测试误差
图5-16 DIEN算法的模型结构
图5-18 DSIN算法的模型结构
图5-20 工业级展示广告系统的实时点击率预测系统
图6-3 高斯过程拟合函数的示例
图6-7 （1+1）-ES和（μ+λ）-ES的对比
图6-8 OpenAI ES优化的示例一
图6-9 OpenAI ES优化的示例二
图6-16 多个强化学习方法在4种类型上的动作分布
图7-3 DLCM在不同相关文档上的优化效果
图7-8 Seq2Slate的计算流程
图7-10 GRN中的Evaluator模型结构
图7-11 GRN中的Generator模型结构
图7-14 电商场景中的案例对比：list-wise模型与Permutation-wise模型
图7-16 PRS框架的整体结构
图7-17 基于Beam Search的序列生成方法
图7-18 DPWN的模型结构
图7-19 流行的端云协同瀑布流推荐系统框架
图7-22 EdgeRec中的异构用户行为序列建模和上下文感知重排的行为注意力网络
图7-24 减少模型参数空间的MetaPatch方法
图7-25 增强云端模型的MoMoDistill方法
图7-26 DCCL-e和DIN在所有细分用户群上的推荐效果对比
图8-3 负采样校准前后的概率密度对比
图9-2 DropoutNet的相关实验结果
图9-5 MWUF算法的模型结构
图9-7 Cold & Warm算法的模型结构
图9-9 冷启动和非冷启动任务的效果变化趋势
图9-11 数据偏置的说明和它对于模型训练的负向影响
图9-17 CIKM Cup 2016数据集的相关分析
图9-19 属性间的相关性在源领域和目标领域是一致的
图9-20 ESAM算法中多个损失的设计意图
图9-21 T-SNE对数据特征分布的可视化，红色和蓝色分别表示源领域和目标领域
图9-22 真实数据上的相关性得分分布对比
图9-23 解决协同过滤中长尾问题的对抗网络模型结构
图10-6 层与桶的流量关系